論文の概要: A complete characterization of sequential testability and change detectability in i.i.d. models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.05752v1
- Date: Fri, 04 Sep 2026 22:11:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-12 12:42:39.740113
- Title: A complete characterization of sequential testability and change detectability in i.i.d. models
- Title(参考訳): I.d.モデルにおけるシーケンシャルテスト容易性と変化検出可能性の完全な評価
- Abstract要約: あらゆる代替品に対してパワー 1 のレベル-() テストが存在するのは、その代替品が有限ブロック事象の可算族によってヌルから分離されているときである。
実際に同じ条件は、オプションの水平平均ラン長制御の下での変更検出可能性も特徴付ける。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 42.75529349751914
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We give a necessary and sufficient condition for the existence of power-one sequential tests in an i.i.d. composite testing problem. A level-\(α\) test with power one against every alternative exists if and only if the alternatives are separated from the null by a countable family of finite-block events. We provide other equivalent conditions using randomized fixed-sample tests, bounded finite-block scores, e-processes, reduced-filtration test supermartingales, and a countable cover whose finite-block weak-$*$ closed convex hulls are positively separated in total variation. As a bonus, the constructive proof yields tests have pointwise expected sample size \(O_Q(\log(1/α))\). Exactly the same conditions also characterize i.i.d.\ change detectability under optional-horizon average-run-length control: for every \(η>0\), they are equivalent to an alarm family \((T_γ)_{γ\ge1}\) satisfying \(\Prob_{P^\infty}(T_γ\leσ)\le \E_{P^\infty}σ/γ\) for every null law and every stopping time \(σ\). In fact, when these conditions hold, we can construct a single e-detector such that every null-law average run length lies between \(γ\) and \((1+η)γ+1\), and having robust Lorden delay \(O_Q(\logγ)\).
- Abstract(参考訳): 複合試験問題におけるパワーワンシーケンシャルテストの存在に必要かつ十分な条件を与える。
任意の選択肢に対してパワー 1 を持つレベル-\(α\) テストが存在するのは、その選択肢が有限ブロック事象の可算族によってヌルから分離されているときである。
我々は、ランダム化固定サンプルテスト、有界有限ブロックスコア、eプロセス、縮小フィルタテストスーパーマーチンチャル、および有限ブロック弱*$閉凸殻が正の差で正に分離された可算被覆を用いて、他の等価条件を提供する。
ボーナスとして、構成的証明は、所望のサンプルサイズ \(O_Q(\log(1/α))\) を有する。
任意の \(η>0\) に対して、それらは全てのヌル法およびすべての停止時間 \(σ\) に対して \(\Prob_{P^\infty}(T_γ\leσ)\le \E_{P^\infty}σ/γ\) を満たすアラーム族 \((T_γ)_{γ\ge1}\) と等価である。
実際、これらの条件が成立すると、すべてのヌル-ロー平均ラン長が \(γ\) と \((1+η)γ+1\) の間にあり、ロレンの強い遅延 \(O_Q(\logγ)\) を持つような単一の e-検出器を構築することができる。
関連論文リスト
- Recovery Theory for Projected Power Iterations in Permutation Synchronization [10.842940177731007]
我々は, (n) 未知の (m) 物体の同期化のための投影パワー法 (PPM) について, より疎い一様破壊モデルの下で検討した。
正のブロックの正の正の多数を固定した独立推定値に対して,各ブロックの正確な1ステップの回復を証明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-08T22:32:12Z) - Constrained Online Learning with Noisy Constraint Values [55.29259818039367]
一般的な実現可能性の下では、我々のLEDGERアルゴリズムは、期待される損失$O(sqrt T)と期待される予算違反$O(sqrtTlog(eT))を達成します。
スレーター条件、フィードバックチャネル間の独立性、絶対的制約値境界は不要である。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-07T01:38:41Z) - Is Spurious Correlation Removal Always Learnable? [56.28155520961125]
不変学習は、構造が統計的に識別可能であっても失敗することがある。
ブラックボックスサンプリング可能な教師付きスパースリカバリプリミティブの下では、実証可能な多次元環境が存在する。
合成および実際のデータセットは、予測されたギャップと遷移を示し、単純な多様性診断を動機付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-11T05:49:43Z) - Optimal Dimension-Free Sampling for Regularized Classification [56.72526267755301]
我々は、リプシッツ連続分類損失関数の幅広いクラスに対して、$(1pmvarepsilon)$-relativeエラーを達成する最適サンプリング境界を証明した。
これにはロジスティックやシグモイドの損失、ヒンジの損失、ReLUの損失といった重要な機能が含まれており、顕著で一般的な例である。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-22T15:05:33Z) - When Are Trade-Off Functions Testable from Finite Samples? [4.706977254727891]
2つの未知確率分布のトレードオフ関数に対する有限サンプル推論について検討する。
テストの反転により、トレードオフ曲線全体に対する同時信頼バンドも得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-11T16:07:48Z) - Robust Conformal Prediction with a Single Binary Certificate [58.450154976190795]
コンフォーマル予測(CP)は、任意のモデルの出力を、真のラベルを(調整可能な)高い確率でカバーすることを保証した予測セットに変換する。
我々は,MCサンプルが著しく低い場合でも,より小さな集合を生成する頑健な共形予測を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-07T08:41:53Z) - Single-copy stabilizer testing [0.0]
未知の$n$-qubit量子状態 $|psirangle$ が安定化状態であるかどうかをテストする問題を考える。
我々は、$O(n)$コピーを用いてこの問題を解決するアルゴリズムを与え、逆に、$Omega(sqrtn)$コピーがどのアルゴリズムにも必要であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-10T14:39:47Z) - Revisiting the Last-Iterate Convergence of Stochastic Gradient Methods [25.831462008050387]
グラディエント・Descent(SGD)アルゴリズムは、実際の性能が良く、理論的な理解が欠如していることから、人々の関心を喚起している。
有限収束がより広い合成最適化や非ユークリッドノルムに証明可能な拡張が可能かどうかはまだ不明である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-13T21:41:06Z) - Near-Optimal Non-Parametric Sequential Tests and Confidence Sequences
with Possibly Dependent Observations [44.71254888821376]
我々は、一般的な非データ生成プロセスの下で、最初のタイプIエラーと予測リジェクション時間保証を提供する。
本研究では, 平均処理効果など, 方程式を推定することによって定義されるパラメータの推測に, 結果を適用する方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-29T18:37:08Z) - Sharp Constants in Uniformity Testing via the Huber Statistic [16.384142529375435]
一様性テスト(英: Uniformity testing)は、プロパティテストにおいて最もよく研究されている問題の1つである。
1-デルタ確率を持つ任意の$epsilon$-far分布と$m$要素上の均一分布を区別する最適なサンプル複雑性は$nであることが知られている。
衝突試験機は, 均一入力と非一様入力の分離の標準偏差数において, 急激な最大定数を達成することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-21T20:43:53Z) - Optimal Testing of Discrete Distributions with High Probability [49.19942805582874]
高確率状態に着目して離散分布を試験する問題について検討する。
一定の要素でサンプル最適である近接性および独立性テストのための最初のアルゴリズムを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-14T16:09:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。